دوره ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در Colab همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در Colab

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Google Colaboratory

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با محیط Google Colaboratory
• 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 3. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 4. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
• 5. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی
• 6. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. توابع هزینه و بهینه‌سازی
• 8. روش‌های گرادیان کاهشی
• 9. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
• 11. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
• 12. مدیریت داده‌های گمشده
• 13. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 14. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 15. کار با TensorFlow در Colab
• 16. کار با Keras در Colab
• 17. ساخت اولین مدل شبکه‌ عصبی با Keras
• 18. کامپایل مدل و تنظیم پارامترها
• 19. آموزش مدل و ارزیابی عملکرد
• 20. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 21. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
• 22. تنظیم اندازه دسته‌بندی (Batch Size)
• 23. توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 24. تنظیمات رگولاریزاسیون (Regularization)
• 25. کاهش پیچیدگی مدل (Overfitting)
• 26. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)
• 27. مفاهیم پایه CNN
• 28. لایه کانولوشن (Convolutional Layer)
• 29. لایه ادغام (Pooling Layer)
• 30. لایه کاملاً متصل (Fully Connected Layer)
• 31. معماری‌های معروف CNN (LeNet, AlexNet)
• 32. پیاده‌سازی CNN برای طبقه‌بندی تصاویر
• 33. تنظیمات معماری CNN
• 34. استفاده از CNN برای تشخیص اشیاء
• 35. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 36. مفاهیم پایه RNN
• 37. سلول‌های RNN ساده
• 38. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 39. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 40. پیاده‌سازی RNN برای پردازش متن
• 41. کاربرد RNN در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 42. تنظیمات معماری RNN
• 43. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 44. مفاهیم پایه GAN
• 45. معماری مولد و ممیز (Generator & Discriminator)
• 46. آموزش GAN
• 47. کاربرد GAN در تولید تصاویر
• 48. چالش‌ها و تکنیک‌های GAN
• 49. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 50. مفهوم یادگیری انتقالی
• 51. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 52. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 53. کاربرد یادگیری انتقالی در طبقه‌بندی تصاویر
• 54. کاربرد یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
• 55. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 56. مفاهیم پایه ترنسفورمر
• 57. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 58. معماری Encoder-Decoder
• 59. مدل‌های پیش‌آموزش دیده مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, GPT)
• 60. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 61. تنظیم پارامترهای مدل‌های ترنسفورمر
• 62. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 63. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 64. عامل، محیط، پاداش
• 65. الگوریتم‌های Q-Learning
• 66. الگوریتم‌های Deep Q-Network (DQN)
• 67. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 68. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 69. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 70. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 71. نمایش متنی (Word Embeddings)
• 72. شبکه‌های عصبی برای NLP
• 73. مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
• 74. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 75. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 76. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 77. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 78. مفاهیم و معماری LLMs
• 79. کاربرد LLMs در تولید متن
• 80. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
• 81. کاربرد LLMs در پاسخ به سوالات
• 82. اخلاق در هوش مصنوعی
• 83. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 84. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 85. حریم خصوصی در داده‌ها
• 86. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 87. کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی
• 88. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• 90. کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی
• 91. آینده هوش مصنوعی
• 92. توسعه مدل‌های سفارشی
• 93. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 94. استقرار مدل‌ها در محیط واقعی
• 95. نکات پیشرفته در Colab
• 96. مدیریت منابع در Colab
• 97. عیب‌یابی مدل‌های یادگیری عمیق
• 98. پروژه‌های عملی یادگیری عمیق
• 99. ارزیابی نهایی مدل‌ها